深度学习的演进历程

深度学习是一种人工智能技术，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对大规模数据的高效处理和复杂模式的学习。它的发展历程经历了多个重要的里程碑，不断推动着人工智能领域的发展。本文将为您详细介绍深度学习的发展历程，并提供相应的源代码示例。

1. 单层感知机：
   深度学习的起源可以追溯到上世纪50年代，当时提出了感知机模型。感知机是一种单层神经网络，用于解决二分类问题。它通过输入特征和对应的权重计算加权和，并通过激活函数将结果映射到一个确定的输出。以下是一个简单的感知机模型的Python代码示例：

import numpy as np

def perceptron(inputs, weights):
    weighted_sum = np.dot